Resumen:En las conversaciones clínicas se mezclan directivas explícitas (ordenar una radiografía de tórax) con razonamientos implícitos (la tos empeoró de la noche a la mañana, debemos comprobar si hay neumonía). Muchos sistemas dependen de la reescritura de LLM, lo que agrega latencia, inestabilidad y opacidad que dificultan los pedidos en tiempo real. Presentamos JEDA (Joint Embedding for Direct and Ambient Clinical Orders), un codificador bicodificador inicializado por dominio que recupera órdenes canónicas directamente y, en un modo sin consultas, codifica una breve ventana móvil de diálogo ambiental para activar la recuperación. Iniciado desde PubMedBERT y ajustado con un objetivo contrastivo seguro para duplicados, JEDA alinea expresiones de intención heterogéneas con conceptos de orden compartidos. La capacitación utiliza una guía LLM restringida para vincular cada orden firmada a formulaciones complementarias (solo comando, solo contexto, comando+contexto, contexto+razonamiento), lo que produce una separación entre pedidos más clara, un acoplamiento de orden de extensión de consulta más estricto y una generalización más sólida. El modo sin consultas es resistente al ruido, lo que reduce la sensibilidad a las disfluencias y los errores de ASR al condicionarse a una ventana corta en lugar de a una sola expresión. Implementado en la práctica, JEDA produce grandes ganancias y supera sustancialmente a su codificador base y a los integradores abiertos recientes (Linq Embed Mistral, SFR Embedding, GTE Qwen, BGE Large, Embedding Gemma). El resultado es una capa de recuperación rápida, interpretable y sin LLM que vincula el contexto ambiental con órdenes clínicas procesables en tiempo real.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 16 de octubre de 2025.
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